// DemandPredictionDriver.java
package com.taxi.analysis.demand;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * 实时需求预测驱动程序
 * 功能：协调整个实时需求预测MapReduce任务
 * 技术：分区技术
 */
public class DemandPredictionDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if (args.length != 2) {
            System.err.println("使用方法: DemandPredictionDriver <输入路径> <输出路径>");
            //System.err.println("示例: hadoop jar taxi-analysis.jar com.taxi.analysis.demand.DemandPredictionDriver /taxi/demand_input /taxi/demand_output");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();

        // 设置任务配置参数
        conf.set("mapreduce.job.name", "NYC_Taxi_Demand_Prediction_Partitioning");
        conf.set("mapreduce.job.queuename", "default");

        // 优化配置
        conf.setInt("mapreduce.task.timeout", 3600000); // 60分钟超时
        conf.setInt("mapreduce.map.memory.mb", 2048);    // 增加Mapper内存
        conf.setInt("mapreduce.reduce.memory.mb", 4096); // 增加Reducer内存
        conf.set("mapreduce.reduce.java.opts", "-Xmx3200m"); // 设置JVM堆内存

        Job job = Job.getInstance(conf, "实时需求预测_分区技术");

        // 设置主类
        job.setJarByClass(DemandPredictionDriver.class);

        // 设置Mapper、Partitioner和Reducer类
        job.setMapperClass(DemandPredictionMapper.class);
        job.setPartitionerClass(DemandPartitioner.class);
        job.setReducerClass(DemandPredictionReducer.class);

        // 设置输出键值类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        // 设置Reducer数量（与分区数量对应）
        job.setNumReduceTasks(12);

        // 设置输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 打印任务信息
        System.out.println("=== 启动实时需求预测任务 ===");
        System.out.println("输入路径: " + args[0]);
        System.out.println("输出路径: " + args[1]);
        System.out.println("使用技术: 分区技术");
        System.out.println("分析目标: 实时需求预测和分析");
        System.out.println("核心功能: 多维度分区、需求预测、趋势分析");

        // 等待任务完成
        boolean success = job.waitForCompletion(true);

        if (success) {
            System.out.println("=== 实时需求预测任务完成 ===");
            System.out.println("预测结果包含:");
            System.out.println("- 综合需求预测");
            System.out.println("- 时间维度预测");
            System.out.println("- 地理维度预测");
            System.out.println("- 需求类型预测");
            System.out.println("- 风险评估和趋势分析");
            System.out.println("请查看输出结果进行进一步分析");
        } else {
            System.err.println("=== 实时需求预测任务失败 ===");
        }

        System.exit(success ? 0 : 1);
    }
}
